Ubuntu Hadoop性能如何优化 - 问答

Ubuntu环境下Hadoop性能优化策略

内存分配：根据集群规模调整NameNode、DataNode和ResourceManager的内存。例如，NameNode内存需满足元数据存储需求（建议≥8GB），DataNode内存需支持数据存储与计算（建议≥4GB）；通过yarn.nodemanager.resource.memory-mb参数分配NodeManager内存。
CPU核心：增加CPU核心数提升并行处理能力，通过yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores参数调整每个节点的CPU核心分配。
存储设备：使用SSD替代HDD，显著提升HDFS读写性能（如将HDFS数据目录配置为SSD路径）。
内核参数调优：修改/etc/sysctl.conf文件，调整vm.swappiness（建议设为10以下，减少交换分区使用）、fs.file-max（增加文件描述符限制）等参数，优化系统I/O效率。

HDFS参数：
- 调整dfs.blocksize（默认128MB，可根据数据大小改为256MB或更大，减少Map任务数量）；
- 增加dfs.namenode.handler.count（NameNode处理请求的线程数，建议≥32）和dfs.datanode.handler.count（DataNode处理请求的线程数，建议≥16），提升节点并发处理能力。
MapReduce参数：
- 启用Map输出压缩（mapreduce.map.output.compress=true）和最终输出压缩（mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true），减少磁盘I/O与网络传输；
- 设置mapreduce.map.java.opts（Map任务JVM堆大小，建议为物理内存的70%，如-Xmx4096m）和mapreduce.reduce.java.opts（Reduce任务JVM堆大小，建议为物理内存的70%且不超过YARN容器限制，如-Xmx8192m）；
- 调整mapreduce.job.maps（Map任务数量，建议为集群CPU核心数的1.5~2倍）和mapreduce.job.reduces（Reduce任务数量，建议为集群CPU核心数的1~1.5倍），最大化并行度。
YARN参数：
- 配置资源调度器（如Capacity Scheduler或Fair Scheduler），通过yarn.scheduler.minimum-allocation-mb（容器最小内存，建议≥1GB）和yarn.scheduler.maximum-allocation-mb（容器最大内存，建议≤节点内存的80%）控制资源分配；
- 设置yarn.nodemanager.aux-services=mapreduce_shuffle，启用MapReduce Shuffle服务。

确保Map任务优先运行在存储数据的节点上，减少网络传输开销。通过mapreduce.job.locality.wait参数（默认3秒）控制任务等待数据本地化的时间，避免因等待过久导致资源浪费。

资源调度：使用YARN的公平调度器（Fair Scheduler）或容量调度器（Capacity Scheduler），根据作业优先级分配资源，避免资源饥饿。
监控与日志：通过Ambari、Cloudera Manager等工具实时监控集群状态（CPU、内存、磁盘、网络使用率），定期分析Hadoop作业日志（如JobHistory Server日志），定位性能瓶颈（如慢任务、资源分配不均）。

针对长时间运行的任务（如Reduce任务），调整JVM垃圾回收参数（如使用G1GC算法），减少Full GC次数，降低GC停顿时间。例如，添加-XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200参数。

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